Gestisci un LLM utilizzando TPU multi-host su GKE con Saxml

Questo tutorial mostra come eseguire il deployment e gestire un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) utilizzando un pool di nodi della sezione TPU multi-host Google Kubernetes Engine (GKE) con Saxml per un'architettura efficiente e scalabile.

Contesto

Saxml è un sistema sperimentale che Paxml JAX e framework PyTorch. Puoi utilizzare le TPU accelerare l'elaborazione dei dati con questi framework. per una demo del deployment delle TPU. in GKE, questo tutorial gestisce i modelli 175B LmCloudSpmd175B32Test di test del modello. GKE esegue il deployment di questo modello di test su due pool di nodi delle sezioni TPU v5e rispettivamente con 4x8 topologia.

Per eseguire correttamente il deployment del modello di test, la topologia TPU è stata definita in base la dimensione del modello. Dato che il modello di N-miliardi a 16 bit approssimativamente richiede circa 2 volte (2xN) GB di memoria, l'architettura 175B LmCloudSpmd175B32Test richiede circa 350 GB di memoria. Il chip TPU v5e singolo ha 16 GB. Per supportare 350 GB, GKE ha bisogno di 21 chip TPU v5e (350/16= 21). Basata su la mappatura della configurazione TPU, il percorso La configurazione TPU per questo tutorial è:

  • Tipo di macchina: ct5lp-hightpu-4t
  • Topologia: 4x8 (32 numero di chip TPU)

La selezione della topologia TPU giusta per la gestione di un modello è importante durante il deployment TPU in GKE. Per saperne di più, vedi Pianifica la configurazione di TPU.

Obiettivi

Questo tutorial è destinato a MLOps o DevOps Engineer o agli amministratori di piattaforma che vogliono utilizzare funzionalità di orchestrazione GKE per gestire i dati di machine learning.

Questo tutorial illustra i seguenti passaggi:

  1. Prepara l'ambiente con un cluster GKE Standard. La ha due pool di nodi delle sezioni TPU v5e con topologia 4x8.
  2. Esegui il deployment di Saxml. Saxml ha bisogno di un server amministratore, un gruppo di pod che funzionano come server del modello, un server HTTP predefinito e un bilanciatore del carico.
  3. Utilizza il Saxml per gestire l'LLM.

Il seguente diagramma mostra l'architettura utilizzata nel tutorial seguente implementa:

Architettura di una TPU multi-host su GKE.
Figura: architettura di esempio di una TPU multi-host su GKE.

Prima di iniziare

  • Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

  • In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  • Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  • Attiva l'API richiesta.

    Abilita l'API

    •

  • In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  • Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  • Attiva l'API richiesta.

    Abilita l'API

    •

  • Make sure that you have the following role or roles on the project: roles/container.admin, roles/iam.serviceAccountAdmin

    Check for the roles

    1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

      Go to IAM
    2. Select the project.

    3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.

    4. For all rows that specify or include you, check the Role colunn to see whether the list of roles includes the required roles.

    Grant the roles

    1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

      Vai a IAM
    2. Seleziona il progetto.
    3. Fai clic su Concedi l'accesso.

    4. Nel campo Nuove entità, inserisci l'identificatore utente. In genere si tratta dell'indirizzo email di un Account Google.

    5. Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona un ruolo.
    6. Per concedere altri ruoli, fai clic su Aggiungi un altro ruolo e aggiungiamo ogni altro ruolo.
    7. Fai clic su Salva.

prepara l'ambiente

  1. Nella console Google Cloud, avvia un'istanza di Cloud Shell:
    Apri Cloud Shell

  2. Imposta le variabili di ambiente predefinite:

      gcloud config set project PROJECT_ID
  export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
  export REGION=COMPUTE_REGION
  export ZONE=COMPUTE_ZONE
  export GSBUCKET=PROJECT_ID-gke-bucket

    Sostituisci i seguenti valori:

Crea un cluster GKE Standard

Utilizza Cloud Shell per:

  1. Crea un cluster Standard che utilizza Federazione delle identità dei carichi di lavoro per GKE:

    gcloud container clusters create saxml \
    --zone=${ZONE} \
    --workload-pool=${PROJECT_ID}.svc.id.goog \
    --cluster-version=VERSION \
    --num-nodes=4

    Sostituisci VERSION con GKE numero di versione. GKE supporta TPU v5e nella versione 1.27.2-gke.2100 e versioni successive. Per ulteriori informazioni, vedi Disponibilità delle TPU in GKE.

    La creazione del cluster potrebbe richiedere diversi minuti.

  2. Crea il primo pool di nodi denominato tpu1:

    gcloud container node-pools create tpu1 \
    --zone=${ZONE} \
    --num-nodes=8 \
    --machine-type=ct5lp-hightpu-4t \
    --tpu-topology=4x8 \
    --cluster=saxml

  3. Crea il secondo pool di nodi denominato tpu2:

    gcloud container node-pools create tpu2 \
    --zone=${ZONE} \
    --num-nodes=8 \
    --machine-type=ct5lp-hightpu-4t \
    --tpu-topology=4x8 \
    --cluster=saxml

Hai creato le risorse seguenti:

  • Un cluster Standard con quattro nodi CPU.
  • Due pool di nodi di sezioni TPU v5e con topologia 4x8. Ogni pool di nodi rappresenta otto Nodi della sezione TPU con 4 chip TPU ciascuno.

Il modello 175B deve essere pubblicato su una sezione TPU v5e multi-host con 4x8 sezione di topologia (32 chip TPU v5e) come minimo.

Crea un bucket Cloud Storage

Crea un bucket Cloud Storage in cui archiviare il server di amministrazione Saxml configurazioni. Un server amministratore in esecuzione salva periodicamente il proprio stato i dettagli dei modelli pubblicati.

In Cloud Shell, esegui questo comando:

gcloud storage buckets create gs://${GSBUCKET}

Configura l'accesso ai carichi di lavoro utilizzando la federazione delle identità per i carichi di lavoro per GKE

Assegnare all'applicazione un ServiceAccount Kubernetes e configurarlo Kubernetes ServiceAccount per agire come account di servizio IAM.

  1. Configura kubectl per comunicare con il tuo cluster:

    gcloud container clusters get-credentials saxml --zone=${ZONE}

  2. Crea un ServiceAccount Kubernetes da utilizzare per la tua applicazione:

    kubectl create serviceaccount sax-sa --namespace default

  3. Crea un account di servizio IAM per la tua applicazione:

    gcloud iam service-accounts create sax-iam-sa

  4. Aggiungi un'associazione dei criteri IAM per il tuo account di servizio IAM lettura e scrittura in Cloud Storage:

    gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
  --member "serviceAccount:sax-iam-sa@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
  --role roles/storage.admin

  5. Consenti all'account di servizio Kubernetes di impersonare l'account di servizio IAM aggiungendo un account IAM l'associazione di criteri tra i due account di servizio. Questa associazione consente a Kubernetes ServiceAccount affinché agisca come account di servizio IAM, in modo che Kubernetes ServiceAccount può leggere e scrivere su Cloud Storage.

    gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding sax-iam-sa@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com \
  --role roles/iam.workloadIdentityUser \
  --member "serviceAccount:${PROJECT_ID}.svc.id.goog[default/sax-sa]"

  6. Annota l'account di servizio Kubernetes con l'indirizzo email l'account di servizio. Ciò consente all'app di esempio di sapere quale account di servizio utilizzare per accedere ai servizi Google Cloud. Quindi, quando l'app utilizza una qualsiasi le librerie client delle API di Google per accedere ai servizi Google Cloud, l'account di servizio IAM.

    kubectl annotate serviceaccount sax-sa \
  iam.gke.io/gcp-service-account=sax-iam-sa@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com

Deployment di Saxml

In questa sezione eseguirai il deployment del server di amministrazione Saxml e del modello Saxml o server web.

Distribuisci il server di amministrazione Saxml

  1. Crea il seguente manifest sax-admin-server.yaml:

    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sax-admin-server
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: sax-admin-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sax-admin-server
    spec:
      hostNetwork: false
      serviceAccountName: sax-sa
      containers:
      - name: sax-admin-server
        image: us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/sax-admin-server:v1.1.0
        securityContext:
          privileged: true
        ports:
        - containerPort: 10000
        env:
        - name: GSBUCKET
          value: BUCKET_NAME

    Sostituisci BUCKET_NAME con il nome del tuo bucket Cloud Storage.

  2. Applica il manifest:

    kubectl apply -f sax-admin-server.yaml

  3. Verifica che il pod del server dell'amministratore sia attivo e in esecuzione:

    kubectl get deployment

    L'output è simile al seguente:

    NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
sax-admin-server   1/1     1            1           52s

Esegui il deployment del server del modello Saxml

I carichi di lavoro in esecuzione in sezioni TPU multi-host richiedono un identificatore di rete stabile per ogni pod per scoprire i peer nella stessa sezione TPU. Per definire questi identificatori, utilizza IndexedJob, StatefulSet con un servizio headless o un JobSet che crea automaticamente un servizio headless tutti i job appartenenti a un oggetto JobSet. Le seguenti mostra come gestire più gruppi di pod del modello di server con JobSet.

  1. Installa JobSet v0.2.3 o successive.

    kubectl apply --server-side -f https://github.com/kubernetes-sigs/jobset/releases/download/JOBSET_VERSION/manifests.yaml

    Sostituisci JOBSET_VERSION con la versione del set di job. Ad esempio, v0.2.3.

  2. Convalida il controller JobSet in esecuzione in jobset-system spazio dei nomi:

    kubectl get pod -n jobset-system

    L'output è simile al seguente:

    NAME                                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
jobset-controller-manager-69449d86bc-hp5r6   2/2     Running   0          2m15s

  3. Esegui il deployment di due server del modello in due pool di nodi delle sezioni TPU. Salva quanto segue Manifest di sax-model-server-set:

    apiVersion: jobset.x-k8s.io/v1alpha2
kind: JobSet
metadata:
  name: sax-model-server-set
  annotations:
    alpha.jobset.sigs.k8s.io/exclusive-topology: cloud.google.com/gke-nodepool
spec:
  failurePolicy:
    maxRestarts: 4
  replicatedJobs:
    - name: sax-model-server
      replicas: 2
      template:
        spec:
          parallelism: 8
          completions: 8
          backoffLimit: 0
          template:
            spec:
              serviceAccountName: sax-sa
              hostNetwork: true
              dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet
              nodeSelector:
                cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
                cloud.google.com/gke-tpu-topology: 4x8
              containers:
              - name: sax-model-server
                image: us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/sax-model-server:v1.1.0
                args: ["--port=10001","--sax_cell=/sax/test", "--platform_chip=tpuv5e"]
                ports:
                - containerPort: 10001
                - containerPort: 8471
                securityContext:
                  privileged: true
                env:
                - name: SAX_ROOT
                  value: "gs://BUCKET_NAME/sax-root"
                - name: MEGASCALE_NUM_SLICES
                  value: ""
                resources:
                  requests:
                    google.com/tpu: 4
                  limits:
                    google.com/tpu: 4

    Sostituisci BUCKET_NAME con il nome del tuo bucket Cloud Storage.

    In questo manifest:

    • replicas: 2 è il numero di repliche del job. Ogni job rappresenta un modello o server web. Di conseguenza, un gruppo di 8 pod.
    • parallelism: 8 e completions: 8 sono uguali al numero di nodi in ciascuno pool di nodi.
    • backoffLimit: 0 deve essere pari a zero per contrassegnare il job come non riuscito in caso di errore di un pod.
    • ports.containerPort: 8471 è la porta predefinita per le comunicazioni delle VM
    • name: MEGASCALE_NUM_SLICES annulla la configurazione della variabile di ambiente perché GKE non esegue l'addestramento multisezione.

  4. Applica il manifest:

    kubectl apply -f sax-model-server-set.yaml

  5. Verifica lo stato dei pod del server di amministrazione Saxml e del server del modello:

    kubectl get pods

    L'output è simile al seguente:

    NAME                                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
sax-admin-server-557c85f488-lnd5d                 1/1     Running   0          35h
sax-model-server-set-sax-model-server-0-0-nj4sm   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-0-1-sl8w4   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-0-2-hb4rk   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-0-3-qv67g   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-0-4-pzqz6   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-0-5-nm7mz   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-0-6-7br2x   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-0-7-4pw6z   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-1-0-8mlf5   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-1-1-h6z6w   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-1-2-jggtv   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-1-3-9v8kj   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-1-4-6vlb2   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-1-5-h689p   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-1-6-bgv5k   1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-1-7-cd6gv   1/1     Running   0          24m

In questo esempio sono presenti 16 container di server del modello: sax-model-server-set-sax-model-server-0-0-nj4sm e sax-model-server-set-sax-model-server-1-0-8mlf5 sono i due modelli principali in ogni gruppo.

Il cluster Saxml ha due server del modello di cui è stato eseguito il deployment su due pool di nodi sezione TPU v5e con 4x8 topologia.

Esegui il deployment di Saxml HTTP Server e del bilanciatore del carico

  1. Utilizza la seguente immagine del server HTTP con immagine predefinita. Salva quanto segue Manifest di sax-http.yaml:

    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sax-http
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: sax-http
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sax-http
    spec:
      hostNetwork: false
      serviceAccountName: sax-sa
      containers:
      - name: sax-http
        image: us-docker.pkg.dev/cloud-tpu-images/inference/sax-http:v1.0.0
        ports:
        - containerPort: 8888
        env:
        - name: SAX_ROOT
          value: "gs://BUCKET_NAME/sax-root"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: sax-http-lb
spec:
  selector:
    app: sax-http
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 8888
    targetPort: 8888
  type: LoadBalancer

    Sostituisci BUCKET_NAME con il nome del tuo Nome del bucket Cloud Storage.

  2. Applica il manifest sax-http.yaml:

    kubectl apply -f sax-http.yaml

  3. Attendi il completamento della creazione del container HTTP Server:

    kubectl get pods

    L'output è simile al seguente:

    NAME                                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
sax-admin-server-557c85f488-lnd5d                 1/1     Running   0          35h
sax-http-65d478d987-6q7zd                         1/1     Running   0          24m
sax-model-server-set-sax-model-server-0-0-nj4sm   1/1     Running   0          24m
...

  4. Attendi che al servizio venga assegnato un indirizzo IP esterno:

    kubectl get svc

    L'output è simile al seguente:

    NAME           TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
sax-http-lb    LoadBalancer   10.48.11.80   10.182.0.87   8888:32674/TCP   7m36s

Utilizza Saxml

Carica, distribuisci e gestisci il modello su Saxml nella sezione multihost TPU v5e:

Carica il modello

  1. Recupera l'indirizzo IP del bilanciatore del carico per Saxml.

    LB_IP=$(kubectl get svc sax-http-lb -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[*].ip}')
PORT="8888"

  2. Carica il modello di test LmCloudSpmd175B in due Pool di nodi della sezione TPU v5e:

    curl --request POST \
--header "Content-type: application/json" \
-s ${LB_IP}:${PORT}/publish --data \
'{
    "model": "/sax/test/spmd",
    "model_path": "saxml.server.pax.lm.params.lm_cloud.LmCloudSpmd175B32Test",
    "checkpoint": "None",
    "replicas": 2
}'

    Il modello di test non ha un checkpoint perfezionato, i pesi vengono generati. Il caricamento del modello potrebbe richiedere fino a 10 minuti.

    L'output è simile al seguente:

    {
    "model": "/sax/test/spmd",
    "path": "saxml.server.pax.lm.params.lm_cloud.LmCloudSpmd175B32Test",
    "checkpoint": "None",
    "replicas": 2
}

  3. Controlla l'idoneità del modello:

    kubectl logs sax-model-server-set-sax-model-server-0-0-nj4sm

    L'output è simile al seguente:

    ...
loading completed.
Successfully loaded model for key: /sax/test/spmd

    Il modello è stato caricato completamente.

  4. Ottieni informazioni sul modello:

    curl --request GET \
--header "Content-type: application/json" \
-s ${LB_IP}:${PORT}/listcell --data \
'{
    "model": "/sax/test/spmd"
}'

    L'output è simile al seguente:

    {
"model": "/sax/test/spmd",
"model_path": "saxml.server.pax.lm.params.lm_cloud.LmCloudSpmd175B32Test",
"checkpoint": "None",
"max_replicas": 2,
"active_replicas": 2
}

Pubblica il modello

Elabora una richiesta di prompt:

curl --request POST \
--header "Content-type: application/json" \
-s ${LB_IP}:${PORT}/generate --data \
'{
  "model": "/sax/test/spmd",
  "query": "How many days are in a week?"
}'

L'output mostra un esempio della risposta del modello. Questa risposta potrebbe non essere è significativa perché il modello di test ha ponderazioni casuali.

Annulla la pubblicazione del modello

Esegui questo comando per annullare la pubblicazione del modello:

curl --request POST \
--header "Content-type: application/json" \
-s ${LB_IP}:${PORT}/unpublish --data \
'{
    "model": "/sax/test/spmd"
}'

L'output è simile al seguente:

{
  "model": "/sax/test/spmd"
}

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo Account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

Elimina le risorse di cui è stato eseguito il deployment

  1. Elimina il cluster che hai creato per questo tutorial:

    gcloud container clusters delete saxml --zone ${ZONE}

  2. Elimina l'account di servizio:

    gcloud iam service-accounts delete sax-iam-sa@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com

  3. Elimina il bucket Cloud Storage:

    gcloud storage rm -r gs://${GSBUCKET}

Passaggi successivi